eISSN 2722-9886   pISSN 1411-6669 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
Analisis regresi data panel terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) kabupaten/kota di Jawa Timur tahun 2017-2021
(Panel data regression analysis of district/city human development index (HDI) in East Java 2017-2021)

## Ifadhotun Nikmah
Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Sidoarjo Jl. Sultan Agung Nomor 13 Sidoarjo korespondensi: kps109096@gmail.com
Received: 25-07-2022, accepted: 13-12-2022

## Abstract
The Human Development Index (HDI) is one of the main performance indicators that becomes a benchmark for the success of human development which consists of the dimensions of education, health  and  per  capita  expenditure.  The  government's  role  is  very  strategic  in  determining development  priorities  to  realize  an  improved  human  development  index.  The  purpose  of  this research  was  to  determine  the  effect  of  the  variables  of  Poverty  Level,  Economic  Growth  and GRDP per Capita on the Human Development Index (HDI) in 38 Regencies/Cities in East Java Province  in 2017-2021. The technique used  in this research  is Panel Data Regression analysis. The result indicate that the Fixed Effect Model (FEM) Cross Section Weight was chosen as the best  model compared to the Common Effect Model (CEM) and Random Effect Model (REM). Simultaneously, the poverty rate, economic growth and GRDP per capita have a significant effect on the HDI. Partially, poverty level and economic growth have a negative and significant impact on  HDI  in  districts/cities  in  East  Java,  while  income  per  capita  has  a  positive  and  significant impact on HDI. Economic growth has a negative effect on HDI due to a contraction in economic growth to minus in 2021 due to the Covid-19 pandemic.The variable that has the most influence on the HDI is the poverty rate.
Keywords: HDI, panel data regression, fixed effect model cross section weight MSC2020: 62J05

## 1. Pendahuluan
Indikator  makro  strategis  yang  menggambarkan  keberhasilan  kebijakan  pembangunan manusia  yang  dilakukan  pemerintah  suatu  daerah  salah  satunya  diukur  dengan  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Hasil  pembangunan  yang  dirasakan  oleh  masyarakat berupa kemudahan dalam  memperoleh akses pendidikan, kesehatan  hingga pendapatan disebut  IPM . IPM  dibentuk  dari  indeks  gabungan  antara  indeks  pendidikan,  kesehatan dan  standar  hidup  layak.  Indeks  pendidikan  terdiri  dari  variabel  angka  rata-rata  lama sekolah dan harapan lama sekolah, indeks kesehatan dibentuk dari variabel angka harapan hidup dan indeks standar hidup layak dibentuk dari variabel pengeluaran per kapita.
IPM Provinsi Jawa Timur cenderung mengalami kenaikan mulai dari tahun 2017 hingga 2021 berturut-turut 70,27; 70,77; 71,50; 71,71; dan 72,14. Selama kurun waktu lima tahun terdapat peningkatan nilai IPM sebesar 1,87, diikuti dengan peningkatan variabel harapan lama sekolah sebesar 0,27 tahun, peningkatan rata-rata lama sekolah  sebesar 0,54 tahun, peningkatan  variabel  angka  harapan  hidup  sebesar  0,58  tahun  dan  peningkatan pengeluaran  per  kapita  sebesar  Rp  734.000,-.  Peningkatan  IPM  tersebut  menunjukkan keberhasilan  pemerintah  daerah  dalam  menerapkan  kebijakan  untuk  meningkatkan kualitas pembangunan manusia [ 1 ].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, Hidayat,dkk. [ 2 ] menyimpulkan bahwa fixed effect model  cross-section  weight adalah  model  terbaik  dengan  empat  variabel  yang berpengaruh yaitu persentase pengeluaran per kapita kelompok makan, pengeluaran per kapita  daerah,  jumlah  sarana  kesehatan  dan  rasio  murid-guru.  Melliana  dan  Zain  [ 3 ] memperoleh kesimpulan bahwa fixed effect model (FEM) cross section weight merupakan model  terpilih  dengan  nilai  R 2 96,67  persen.  Pangestika  dan  Widodo  [ 4 ]  dalam penelitiannya  terkait  analisis  IPM  menggunakan  regresi  panel  di  kabupaten/kota  di D.I.Yogyakarta,  terdapat  dua  variabel  yang  berpengaruh  yaitu  PDRB  dan  tingkat kemiskinan.
Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui estimasi parameter model regresi data panel untuk  tingkat  kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi  dan  PDRB  per  kapita  terhadap  IPM kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2017-2021.  Selain  itu  juga  untuk mengetahui  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM  kabupaten/kota  di Provinsi Jawa Timur tahun 2017-2021.

## 2. Metodologi
Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Timur, pembatasan ruang lingkup pada 38 kabupaten/kota pada tahun 2017-2021. IPM sebagai  variabel  dependen,  sedangkan  variabel  independen  adalah  tingkat  kemiskinan (%), pertumbuhan ekonomi (%) dan PDRB per kapita (Rp ribu) [ 5 ], [ 6 ]. Metode analisis menggunakan  metode deskriptif dan  inferensia. Analisis  inferensia  yang dipilih adalah analisis regresi data panel. Analisis regresi data panel merupakan kombinasi antara data cross section dan time series [ 7 ]. Kelebihan menggunakan metode regresi panel adalah menghasilkan derajat bebas yang lebih banyak sehingga hasil  estimasi yang didapatkan bersifat unbiased atau nilai estimasi mendekati nilai parameter populasi, serta merupakan solusi apabila terdapat masalah  penghilangan variabel [ 8 ].
Pengolahan regresi data panel menggunakan software EViews 12. Tiga pendekatan yang dilakukan untuk mengestimasi model regresi panel yaitu Common Effect Model (CEM),
Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) [ 9 ].
1. Common Effect Model (CEM)
Pada Common  Effect  Model (CEM)  sama  seperti  model  regresi  linier,  tidak mempertimbangkan waktu dan individu sehingga  model  hanya  menghasilkan satu data variabel  dependen  dan  variabel  independent  dengan  persamaan  model  CEM  sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑡 + 𝜀 𝑡 ,
dengan 𝑌 𝑡 : variabel dependen cross section untuk periode ke- t ; 𝛽 0 : intersep regresi; 𝑋 𝑖𝑡 : variabel independen untuk cross section ke- i untuk periode ke- t ; 𝛽 𝑖 : koefisien regresi ke- i ; dan 𝜀 𝑡 = eror regresi cross section untuk periode ke- t .

## 2. Fixed Effect Model (FEM)
Asumsi dari FEM adalah terdapat perbedaan karakteristik objek pada setiap kurun waktu. Hal tersebut menyebabkan nilai intersep yang dihasilkan akan berbeda pada setiap objek. Model Fixed Effect digunakan untuk mengurangi  bias dalam estimasi efek regresi  [ 10 ] memiliki persamaan sebagai berikut [ 11 ].
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡
dengan 𝑌 𝑖𝑡 : variabel dependen cross section ke- i untuk periode ke- t ; 𝛽 𝑜𝑖 : intersep regresi unit cross section ke- i ; 𝑋 𝑖𝑡 : variabel independen unit cross section ke- i untuk periode ke- t sebanyak p variabel independent; 𝛽 : koefisien regresi sebanyak p variabel independent; 𝜀 𝑖𝑡 ∶ eror regresi unit cross section ke- i untuk periode ke- t .

## 3. Random Effect Model (REM)
Pendekatan model Random Effect juga mengasumsikan terdapat karakteristik objek yang berbeda  pada  setip  kurun  waktu.  Apabila  model  Fixed  Effect  lebih  menggambarkan perbedaan karakteristik pada nilai intersep, model Random Effect lebih menggambarkan perbedaan karakteristik melalui  nilai eror dari model. Berikut adalah persamaan model Random Effect . 𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 dengan 𝛽 0𝑖 = 𝛽 0 + 𝜀 𝑖 .
Pengujian model regresi panel bertujuan untuk memilih  CEM, FEM atau REM sebagai model terbaik . Langkah pertama adalah menentukan model terbaik antara CEM atau FEM dengan menggunakan uji F atau disebut uji Chow [ 12 ] dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : model terbaik adalah CEM,
H 1 : Model terbaik adalah FEM.
Statistik uji:
𝐹 = (𝑅 𝐹𝐸𝑀 2 − 𝑅 𝐶𝐸𝑀 2 )/(𝑁 − 1) (1 − 𝑅 𝐹𝐸𝑀 2 )/(𝑁𝑇 − 𝑘) .
Apabila 𝐹 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝛼;(𝑁−1),(𝑁𝑇−𝑘) atau nilai signifikansi < α maka H 0 ditolak dan model terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM). Apabila didapatkan model FEM dari uji Chow tersebut, maka selanjutnya dilakukan  uji Hausman  untuk  pemilihan  model  yang paling sesuai antara FEM atau REM dengan hipotesis sebagai berikut [ 13 ].
H 0 : Model terbaik adalah REM H 1 : Model terbaik adalah FEM Statistik uji:
𝑊 = (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )′[𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − 𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 )] −1 (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )
Apabila W > χ 2 α,p maka H 0 ditolak dan FEM adalah model terbaik dan apabila  W < χ 2 α,p maka  H 0 diterima  dan  model  terbaik  adalah  REM.  Apabila  dari  kedua  uji  tersebut menghasilkan model terbaik yang berbeda, maka tahap selanjutnya adalah melakukan uji Lagrange Multiplier (LM) yang bertujuan untuk memilih antara metode CEM dan REM dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Model terbaik adalah CEM H 1 : Model terbaik adalah REM Statistik uji:
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇 − 1) [ ∑ (∑ 𝑒 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑒 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 − 1] 2
Apabila  LM>  χ 2 α,p maka  H 0 ditolak  sehingga  REM  adalah  model  terbaik.  Pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi diantaranya residual berdistribusi normal, identik dan independen.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa Statistika Deskriptif
Kondisi  capaian  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  38  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa  Timur  berdasarkan  Tabel  1,  cenderung  mengalami  kenaikan  dari  rata-rata  70,35 pada tahun 2017 menjadi 72,22 pada tahun 2021. Sedangkan rata-rata tingkat kemiskinan dari 2017 hingga 2019  mengalami penurunan kemudian  mengalami kenaikan berturut- turut 11,02% pada 2020 dan 11,32% pada 2021. Penurunan tersebut adalah dampak dari pandemi covid-19. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan angka diatas 5% selama tahun
2017 hingga 2019. Pada tahun 2020 Provinsi Jawa Timur mengalami kontraksi ekonomi dimana  pertumbuhan  ekonomi  pada  kisaran  minus  2,77%,  kemudian  perekonomian membaik kembali pada tahun 2021 tumbuh sebesar 3,05%.
Tabel 1. Statistika deskriptif IPM, tingkat kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, PDRB per kapita
Variabel 2017 2018 2019 2020 2021 IPM Rata-rata 70,35 70,97 71,68 71,87 72,22 Maksimal 81,07 81,74 82,22 82,23 82,31 Minimal 59,9 61 61,94 62,7 62,8 Tingkat Kemiskinan Rata-rata 11,63 10,87 10,30 11,02 11,32 Maksimal 23,56 21,21 20,71 22,78 23,76 Minimal 4,17 3,89 3,81 3,89 4,09 Pertumbuhan Ekonomi  Rata-rata 5,37 5,36 5,08 -2,77 3,05 Maksimal 10,25 6,5 6,52 -0,29 4,73 Minimal 2,86 3,63 0,14 -6,46 -5,54 PDRB per kapita Rata-rata 51.696 56.084 59.748 57.323 60.638 Maksimal 407.215 447.216 483.982 462.199 491.270 Minimal 16.941 18.259 19.330 19.779 20.690
Rata-rata  PDRB  per  kapita  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  penambahan  yang  cukup signifikan dari tahun 2017 sebesar Rp 51.696.000,- menjadi Rp 60.638.000,- pada tahun 2021.  Interval  atau  selisih  antara  nilai  maksimal  dan  minimal  PDRB  per  kapita  38 kab/kota  cukup  signifikan  seperti  pada  tahun  2021,  nilai  maksimal  adalah  Rp 491.270.000,- dan nilai minimal 20.690.000,-.

## 3.2 Analisa Regresi Data Panel
CEM, FEM dan REM  merupakan tiga pendekatan  yang  harus dipilih  salah satu dalam penentuan  estimasi  regresi  panel.  Berikut  hasil  pemodelan  IPM  Jawa  Timur menggunakan pendekatan CEM, FEM, dan REM menggunakan aplikasi Eviews 12 .
Tabel 2. Perbandingan antara CEM, FEM dan REM
Model / Variabel CEM FEM REM Koefisien Prob.  Koefisien Prob. Koefisien Prob. C 80,115  0,000 72,703 0,0000 75,554  0,0000 x 1 -0,842  0,000 -0,286 0,0006 -0,487  0,0000 x 2 -0,093  0,131 -0,095 0,0000 -0,098  0,0000 x 3 1,56E-05  0,000 3,82E-05 0,0000 2,74E-05  0,0000 R-squared 0,700 0,989 0,608
Berdasarkan  Tabel  2,  dari  ketiga  model  koefisien  untuk  tingkat  kemiskinan  ( 𝑥 1 )  dan pertumbuhan ekonomi ( 𝑥 2 ) memiliki pengaruh negatif terhadap IPM. R-squared tertinggi
adalah pada model FEM 0,989 diikuti model CEM 0,700 dan model REM 0,608.  Hasil uji Chow pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil uji Chow Uji Chow Statistik d.f. Prob. Cross-section F 110,877  (37,149)  0.000 Cross-section Chi-square 636,703 37 0.000
Berdasarkan hasil uji Chow baik uji F maupun Chi-square menunjukkan nilai probabilitas 0,000  kurang  dari 𝛼 =0,05  sehingga  model  FEM  lebih  dipilih  daripada  CEM  dan dilanjutkan dengan Uji Hausman.
Tabel 4. Hasil uji Hausman Uji Hausman Statistik  d.f. Prob. Cross-section random 18,189 3 0.0004
Berdasarkan  Tabel  4,  nilai  probabilitas  pada  uji Hausman sebesar  0,0004  kurang  dari α=0,05, sehingga disimpulkan pendekatan terbaik yang dipilih adalah Fixed Effect Model (FEM) daripada Random Effect Model (REM). Berikut adalah model terbaik FEM.
𝑦 = 72,703 − 0,286𝑥 1𝑖𝑡 − 0,095 𝑥 2𝑖𝑡 + 0,0000382 𝑥 3𝑖𝑡 .
Tabel 5. Hasil Uji F dan Uji t pada Regresi Fixed Effect Model (FEM) Variabel Koefisien Uji F Uji t Standar Error Statistik- F Prob Standar Error Statistik- t Prob. C 72.703 0.594 350.69 0.0000 1.1039 65.856  0.0000 X1 -0.286 0.0820 -3.491  0.0006 X2 -0.095 0.0131 -7.253  0.0000 X3 0.0000382 0.00000755 5.063  0.0000
Pada Tabel 5  menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 350,69 dengan angka p -value atau signifikansi sebesar 0,000. Dengan tingkat signifikansi 𝛼 = 0,05 dan p -value sebesar 0,000,  maka  Ho  ditolak  sehingga  konstanta  dan  variabel  tingkat  kemiskinan  ( 𝑥 1 ), pertumbuhan ekonomi ( 𝑥 2 ), dan PDRB per kapita ( 𝑥 3 ) mempunyai pengaruh signifikan secara  bersama-sama terhadap capaian  IPM  Kabupaten Sidoarjo. Sedangkan pada uji t dijelaskan  bahwa  tingkat  kemiskinan  ( 𝑥 1 ),  pertumbuhan  ekonomi  ( 𝑥 2 ),  dan  PDRB  per kapita ( 𝑥 3 ) masing-masing memiliki pengaruh terhadap IPM (y) dengan nilai signifikansi yang lebih kecil daripada 𝛼 = 0,05.
Koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  yang  dihasilkan  pada  model Fixed  Effect (FEM)  adalah sebesar 98,90% seperti pada Tabel 2. Hal tersebut mengartikan bahwa 98,90% variabel tingkat  kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi  dan  PDRB  per  kapita  mempu  menjelaskan variabilitas IPM sebesar 98,90%.

## 4.2.2 Pengujian Asumsi Regresi Klasik
a. Uji Asumsi Normalitas Residual
Residual berdistribusi Normal merupakan salah satu asumsi dalam menduga model pada analisis regresi data panel. Uji Jarque-Bera digunakan untuk menguji normalitas dalam penelitian [ 14 ], dengan hasil sebagaimana pada Gambar 1.
Gambar 1. Uji normalitas dengan Jarque-Bera
Berdasarkan Gambar 1, uji normalitas terhadap residual regresi dengan metode  Jarque- Bera dihasilkan probabilitas J-B = 0,048397 < α =0,05 sehingga residual yang dihasilkan tidak berdistribusi normal. Namun begitu, karena model terbaik adalah Fix Effect Model (FEM) yang merupakan pendekatan OLS, maka tidak wajib dilakukan uji normalitas [ 15 ].
b. Uji Asumsi Multikolinieritas
Multikolinieritas  terjadi  apabila  terjadi  korelasi  yang  kuat  antar  variabel  independen, yaitu antara variabel tingkat kemiskinan ( 𝑥 1 ), pertumbuhan ekonomi ( 𝑥 2 ), dan PDRB per kapita ( 𝑥 3 ).
Tabel 6. Hasil uji multikolinieritas x 1 x 2 x 3 x 1 1.000000 -0.137592 -0.328276 x 2 -0.137592 1.000000 -0,014927 x 3 -0.328276 -0.014927 1.000000
Berdasarkan Tabel 6, dapat diketahui bahwa nilai korelasi antar 𝑥 1 , 𝑥 2 , dan 𝑥 3 tidak ada yang  melebihi  0,85  sehingga  kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  tidak  terjadi multikolinieritas pada residual.
0 4 8 12 16 20 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Series: Standa rdized Res idua ls Sa mpl e 2017 2021
Obs erva ti ons  190 Mea n -7.65e-17 Medi a n -0.073158 Ma xi mum 1.628584 Mi ni mum -1.490955 Std. Dev. 0.527527 Skewnes s 0.437191 Kurtos i s 3.022491 Ja rque-Bera  6.056646 Proba bi l i ty 0.048397
c. Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang dihasilkan dari regresi panel memiliki varians konstan. Heteroskedastisitas merupakan keadaan di mana asumsi  tidak  terpenuhi  karena  varians  dari  residual  tidak  konstan  sehingga  dihasilkan model  yang tidak  memenuhi  syarat BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ).  Hasil uji heteroskedastisitas  regresi  antara  absolut  residual  dengan  variabel  independen  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Koefisien Statistik-t Prob. x 1 0.021 4.027 0.000 x 2 0.010 1.557 0.121 x 3 0.000000849 2.638 0.009
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas, probabilitas dari variabel independen 𝑥 1 dan 𝑥 3 kurang  dari  α  =  0,05  sehingga  terjadi  heteroskedastisitas.  Solusi  untuk  permasalahan tersebut  adalah  mengestimasi  model fixed  effect dengan  pembobotan cross  section weight . Tujuan dilakukannya pembobotan adalah untuk mengurangi heterogenitas antar unit cross section , berikut adalah model terbaik yang didapatkan.
𝑦 = 71,893 − 0,307𝑥 1𝑖𝑡 − 0,081 𝑥 2𝑖𝑡 + 0,0000558 𝑥 3𝑖𝑡 .
Tabel 8. Hasil uji F dan uji t pada regresi fixed effect model (FEM) cross section weight
Variabel Koefisien Uji F Uji t Standar Error Statistik- F Prob Standar Error Statistik- t Prob. C 71.893 0.580 546.78 0.0000 1.028 69.920  0.0000 x 1 -0.307 0.073 -4.169  0.0001 x 2 -0.081 0.010 -7.725  0.0000 x 3 0.0000558 0.00000752 7.416  0.0000
Berdasarkan hasil uji F dan t pada Tabel 8, dapat diketahui untuk meningkatkan nilai IPM dapat  dilakukan  dengan  menurunkan  tingkat  kemiskinan,  menurunkan  pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan PDRB per kapita. Pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh negatif terhadap IPM disebabkan karena terjadi kontraksi pertumbuhan ekonomi hingga pada angka minus pada tahun 2021 akibat pandemi Covid-19.
Koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) yang dihasilkan dengan pendekatan FEM cross section weight adalah sebesar 99,32%, artinya variabel tingkat kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, dan PDRB per kapita dapat menjelaskan variabilitas IPM sebesar 99,32% sedangkan sisanya 0,68% dijelaskan oleh variabel lain yang belum dimasukkan dalam model.

## 4. Kesimpulan
Pada penelitian analisis regresi data panel terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  telah  dilakukan  uji  Chow  dan  uji  Hausman,  didapatkan hasil model terbaik adalah fixed effect model .  Namun setelah dilakukan uji asumsi klasik terdapat gejala heteroskedastisitas, sehingga model terbaik yang digunakan adalah fixed effect model cross section weight. Ketiga variabel independen berpengaruh terhadap IPM diantaranya adalah tingkat kemiskinan ( 𝑥 1 ), pertumbuhan ekonomi ( 𝑥 2 ), dan PDRB per kapita  ( 𝑥 3 ).  Tingkat  kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  hubungan  yang negatif  terhadap  IPM,  sedangkan  PDRB  per  kapita  memiliki  hubungan  yang  positif terhadap IPM. Apabila tingkat kemiskinan naik sebesar 1% maka IPM cenderung turun sebesar 0,307 dan apabila PDRB per kapita bertambah sebesar 1 juta Rupiah maka IPM cenderung  naik sebesar 0,058 poin.  Koefisien determinasi ( 𝑅 2 )  yang dihasilkan adalah sebesar 99,32%.

## Daftar Pustaka
[1] F. Zahroh, J.A. Nursiyono, N.N. Wulan, S. Putro, Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Timur 2021. Surabaya: BPS Provinsi Jawa Timur, 2022.
[2] M.J.  Hidayat,  A.F.  Hadi,  D.  Anggraeni,  “Analisis  regresi  data  panel  terhadap indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  Jawa  Timur  tahun  2006-2015,” Maj.  Ilm. Mat. dan Stat. , vol. 18, no. 2, p. 69, Sep. 2018. [ CrossRef ]
[3] A.  Melliana,  I.  Zain,  “Analisis  statistika  faktor  yang  mempengaruhi  indeks pembangunan  manusia  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Timur  dengan menggunakan regresi panel,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 2, no. 2, pp. D237–D242, Sep. 2013. [ CrossRef ]
[4] M.  Pangestika,  E.  Widodo,  “Analisis  regresi  panel  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia  di  Kabupaten/Kota  D.I. Yogyakarta,” Prosiding  Seminar  Nasional  dan  The  4th  Call  for  Syariah  Pape r ,
Univ. Muhammadiyah Surakarta , pp. 198–205, 2017. [ GreenVersion ]
[5] B.I.N.  Hamidah,  C.  Chotimah,  M.  Basorudin, Produk  Domestik  Regional  Bruto Provinsi  Jawa  Timur  Triwulanan  Menurut  Lapangan  Usaha 2017-2021. Surabaya: BPS Provinsi Jawa Timur, 2022.
[6] S.  Putro,  F.  Zahro,  C.  Kusumaningtyas, Indikator  Makro  Sosial  Ekonomi  Jawa Timur Triwulan 1 2022. Surabaya: BPS Provinsi Jawa Timur, 2022.
[7] D.N. Gujarati, Basic Econometrics, 4th Edition . 2004.
Analisis regresi data panel terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) kabupaten/kota di Jawa …...... I. Nikmah
[8] C.  Hsiao, Analysis  of  Panel  Data  Second  Edition .  Cambridge  University  Press, 2003.
[9] M.  Srihardianti,  M.  Mustafid,  A.  Prahutama,  “Metode  regresi  data  panel  untuk peramalan konsumsi energi di Indonesia,” J.  Gaussian , vol. 5, no. 3, pp. 475–485, 2016. [ GreenVersion ]
[10]  J. Mummolo, E. Peterson, “Improving the interpretation of fixed effects regression results,” Polit.  Sci.  Res.  Methods ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  829–835,  Oct.  2018. [ GreenVersion ]
[11]  C. Savitri et  al. , “Statistik  multivariat dalam riset,” J. Ekon. dan Bisnis , pp. 91– 132, Dec. 2021. [ GreenVersion ]
[12]  W.H.  Greene, Econometric  Analysis.  6th  edition  /  William  H.  Greene .  Pearson Education, Inc, 2008.
[13]  R. Zulfikar, “Estimation model and selection method of panel data regression : an overview  of  common  effect,  fixed  effect,  and  random  effect  model”. [ GreenVersion ]
[14]  D. Apriliawan, Tarno, H. Yasin, “Pemodelan laju inflasi di Provinsi Jawa Tengah menggunakan  regresi  data  panel,” J.  Gaussian ,  2013,  Accessed:  Aug.  23,  2022.
[ GreenVersion ]
[15]  W.  Hardani,  M.  Kuncoro, Metode  Riset  Untuk  Bisnis  &  Ekonomi:  Bagaimana Meneliti & Menulis Tesis? Erlangga, 2013.